农业病虫害图像数据集构建关键问题及评价方法综述

分类： 统计学 >> 社会统计学 提交时间： 2023-12-04 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》

管博伦 张立平 朱静波 李闰枚 孔娟娟 汪焱 董伟

摘要： ［目的/意义］农业病虫害科学数据集是农业病虫害监测预警的基础，也是发展智慧农业重要的组成部 分，对农业病虫害防治具有重要意义。随着深度学习技术在农业病虫害智能监测预警中应用效果的凸显，构建高 质量的农业病虫害数据集逐步受到专家学者的重视。为了进一步构建高质量、分布均衡的农业病虫害图像数据集， 提高检测模型的准确性和鲁棒性，本文以构建农业病虫害图像数据集面临的挑战为切入点，对农业病虫害数据集 的构建进行了全面综述。［进展］分别从数据集层次、数据样本层次和使用层次总结构建农业病虫害图像数据集所 面临的类间类内样本不均衡、选择偏差、目标多尺度、目标密集、数据分布不均、图像质量参差不齐、数据集规 模不足以及数据集可用性等问题，从图像采集和标注方法两个方面，分析以上问题的主要成因，并归纳算法的改 进策略和建议，最后总结了数据集相关评价方法。［结论/展望］结合农业病虫害图像识别实际需求，对构建高质 量农业病虫害图像数据集提出了相关建议：（1） 结合实际使用场景构建农业病虫害数据集。多视角、多环境下采 集图像数据构建数据集，从算法提取特征的角度，科学、合理划分数据类别，构建样本数量分布和特征分布均衡 的数据集；（2） 平衡数据集与算法间的关系。研究数据集特征与算法性能之间的关系，需充分考虑数据集中的类 别和分布，以及与模型匹配的数据集规模，以提高算法准确性、鲁棒性和实用性。深入研究农业病虫害图像数据 规模与模型性能的关联关系、病虫害图像数据标注方法、模糊、密集、遮挡等目标的识别算法和高质量农业病虫 害数据集评价指标，进一步提高农业病虫害智能化水平；（3） 增强数据集的使用价值。构建多模态农业病虫害数 据集，创新数据采集组织形式，开发数据中台，挖掘多模态数据间的关联性，提高数据使用便捷性，为应用落地、 业务创新提供高效服务。

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